Aprendizado de máquina! Entenda o que é e como pode ajudar a reduzir o seu consumo de água!

Como você consegue que um computador responda a uma pergunta com mais precisão e rapidez do que você jamais poderia sonhar?

É exatamente disso que trata a tecnologia denominada Machine Learning ou, numa tradução livre, “aprendizado de máquina”. Os dados por si só são inúteis, mas o aprendizado de máquina é como você pega os dados e aprende coisas úteis com eles. Tome este exemplo:

Apenas ouvindo uma sinfonia você pode dizer quantos instrumentos estão tocando ao mesmo tempo e quais instrumentos estão tocando quais notas?

Usando o aprendizado de máquina, você pode começar alimentando o computador com muitos solos de piano que capturam o alcance expressivo de um piano e você dá a ele muitos solos de violino. Você diz ao computador quais solos são tocados pelo piano e quais são tocados pelo violino e, então, você dá ao computador um dueto piano/violino e, por fim, você pede para ele separar os dois instrumentos.

O aprendizado de máquina tenta descobrir as propriedades específicas que realmente fazem a diferença entre os dois. Isso é chamado de “aprendizado supervisionado” porque a máquina é previamente informada por humanos que existem dois instrumentos e, a partir daí, ela desenvolve suas próprias regras para distinguir pianos de violinos. Para uma orquestra inteira, com dezenas de instrumentos, é possível fazer a mesma lógica, bastando utilizar essa mesma abordagem.

Mas e se você quiser analisar todas as músicas no Spotfy, que contêm infinitas variedades e combinações de instrumentos?

Nessa hora aparece o que chamamos de “aprendizado não supervisionado”.

O “aprendizado não supervisionado” é uma maneira muito mais não estruturada de fazer isso, onde o sistema aprende os padrões e os próprios dados apenas observando dezenas de milhões de dados sem que nenhum humano diga à máquina o que é o quê.

Em outras palavras, não dê ao computador um instrumento de cada vez! Em vez disso, dê todas as músicas já gravadas e não conte nada a ela. A máquina pode começar identificando eventos na música: digamos, uma mudança no tom. Aos poucos os padrões começam a surgir. O computador começar a separar os instrumentos uns dos outros. No início, ele vai confundir, por exemplo, guitarra e baixo ou viola e violino, mas gradualmente vai começar a separar em uma música, cada um de seus instrumentos componentes. E o mais incrível: tudo isso sem que a máquina seja informada nem mesmo o que é um instrumento!

Como você pode imagina, o “aprendizado de máquina não supervisionado” está sendo utilizado em todos os tipos de aplicações e apresentando um efeito transformador em vários setores., como: finanças, seguros, cuidados de saúde, mobilidade urbana e até mesmo dentro de nossas casas.

Achamos que a casa deve ser mais inteligente do que é hoje.

Na Seu Consumo, estamos usando aprendizado de máquina não supervisionado para ajudar os nosso clientes a entenderem o que está acontecendo em suas casas. E isso tudo é feito através de um pequeno aparelho que mede a água consumida em suas residências, praticamente em tempo real.

O consumo de água em uma residência é como uma sinfonia, só que em vez de instrumentos individuais, uma casa tem diversos equipamentos e pontos de consumo que utilizam água, sendo ligados e desligados dia e noite, criando picos e quedas no consumo de água. Cada equipamento (torneiras, chuveiros, máquinas de lavar, etc.  ) tem uma espécie de tom e usos com duração únicos que são agrupados em harmonias em cada residência. E é exatamente esse sinal barulhento que os nossos algoritmos procuram desembaraçar para determinar o que está sendo usado e quando.

Usamos o aprendizado de máquina para descobrir as “assinaturas” de cada um desses equipamentos, quando começamos a obter dados de dezenas de milhares de dispositivos nas casas das pessoas. E é nesse momento que os padrões começam a sair e somos capazes de identificar torneiras, chuveiros, purificadores, máquinas de lavar louças, máquinas de lavar roupas e assim por diante.

Assim como analisar instrumentos individuais de uma orquestra é complexo, entender o uso de água em casa está além das capacidades de modelos treinados por humanos. O “aprendizado não supervisionado” não apenas ajuda os nossos clientes a reduzirem o consumo dentro de suas residências, mas também vai aos poucos aprendendo melhor e expandindo suas capacidades de percepção de consumo ao longo do tempo.

O aprendizado não supervisionado está no centro do que estamos fazendo aqui na Seu Consumo. E para torná-lo útil e envolvente aos consumidores, criamos uma plataforma que permite aos clientes conhecerem em detalhes e em tempo real o que está acontecendo em suas casas.

A plataforma Seu Consumo oferece aos consumidores visibilidade em tempo real das operações detalhadas de suas casas. Esta capacidade de monitoramento e feedback em tempo real é única e contínua. O resultado final: nossos algoritmos estão cada vez mais poderosos e cada vez mais preparados para ajudar a rastrear a consumo de água e a fornecer informações para reduzi-lo, já que sabemos que muita água é desperdiçada em diversas residência em todo o Brasil.

E sim, nossos algorítimos levarão tempo para aperfeiçoar, mas os resultados prometem valer a pena!

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